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552.
基于薄煤层开采及煤岩体巷道变形特点,探究煤岩体变形规律,根据不同岩层组合的力学性质,系统分析了岩和煤组合体的不均匀变形特征。通过不同高度比“岩-煤-岩”组合体的单轴加载试验,分析不同高度比煤岩组合体加载破坏规律,结果表明:组合体强度受中间煤体高度影响,试件单轴抗压强度随煤体高度的增加而减小,且试件的破坏形态随着煤体高度的增加由拉伸破坏转变成斜面剪切破坏,最终表现为煤体被挤出破坏。组合体试件破坏受煤体部分主导,两端砂岩对中间煤体起约束作用从而提高煤体强度,煤体中部受到其约束最小,且随着煤体高度的增加,所受影响迅速衰减。通过室内单轴加载与颗粒流等方式分析组合体裂隙发育全过程,结果表明,组合体裂隙发育的过程可分为4个阶段:裂隙孔隙压密阶段、裂隙产生并稳定发育阶段、裂隙加速发育并贯通阶段和破坏后阶段。煤体内部缺陷的存在与其自身较低的强度,导致组合体微裂隙最初于煤体内部生成(在煤体高度非常小时,裂隙自砂岩内部产生);随着试件荷载增大,随机分布在煤体的裂隙相互贯通并向砂岩部分延伸最终造成破坏;且最初的裂隙主要是轴压与端面效应产生的剪切裂纹,在加载至试件单轴抗压强度的80%左右时,试件内部张拉裂隙开... 相似文献
553.
针对轻钢龙骨防火外墙在L形角钢连接、异形角钢连接两种连接方式下的平面外受力性能进行了试验研究。然后采用有限元软件ABAQUS对试件进行模拟分析,模拟结果与试验结果吻合良好,验证了有限元模型的有效性。进而考虑竖向轻钢龙骨间距及布置方式、横向轻钢龙骨厚度、异形角钢连接件个数、L形角钢与型钢梁连接自攻螺钉个数、L形角钢厚度六个因素的影响,对轻钢龙骨防火外墙及其与钢框架连接的平面外受力性能进行有限元模拟分析。结果表明:增加异形角钢连接件个数或L形角钢的自攻螺钉个数可提高墙体平面外极限承载力和刚度及连接件平面外刚度,且提高效果最为显著;减小龙骨间距能提高墙体平面外极限承载力及刚度;增加横向轻钢龙骨厚度能提高墙体平面外极限承载力和连接件平面外刚度;增加L形角钢厚度可明显提高墙体及连接件平面外刚度。 相似文献
554.
本文探讨了不同质量级别‘红阳’猕猴桃果实品质差异性。分别于四川蒲江和金堂产区采集果实,基于现有质量分级标准(<70 g、70~90 g、90~110 g、110~130 g、>130 g)将果实分为5个级别,分别从可溶性固形物含量(SSC)、可滴定酸含量(TA)、固酸比(RTT)、色调角值(H)、糖酸组成、VC含量等方面进行比较分析,并采用偏最小二乘判别分析(Partial least squares-discrimination analysis,PLS-DA)筛选不同质量大小果实主要的差异物质。结果表明,在相同成熟度下,‘红阳’猕猴桃果实大小对甜味物质蔗糖(SUC)和SSC、酸味物质奎尼酸(QA)以及VC含量均有影响,对猕猴桃色泽、TA、RTT等无显著影响。其中SUC和SSC含量随果实重量的增加而增加,当果实重量>110 g时果实甜味较好;VC和QA含量随果实重量的增加而降低,当果实重量>90 g时,果实VC含量显著下降,QA含量虽然随果实重量增加而减低,但对果实感官影响... 相似文献
555.
556.
557.
自汶川地震后许多学者提出了不少新型的结构形式,砌体结构与混凝土墙组合结构就是其中的一种。在前人的分析与研究基础上,提出一种相对合理的砌体墙与混凝土墙布置方式,将普通砖砌体房屋中间部分砖墙改为混凝土剪力墙形成封闭的筒体,混凝土筒体贯通至房屋顶层,采用大型有限元软件LS-DYNA对这类结构进行了研究,模拟了在地震荷载下组合结构的响应过程,以及组合结构的破坏及倒塌形式。仿真分析结果与前人的实验结果吻合,可以初步得到该形式的组合结构受力特点及破坏机理,进一步验证了同一结构中两种不同材料墙体的协同工作性能、抗震性能和大变形下的破坏特征。 相似文献
558.
提出一种新的基于稀疏和近邻保持理论深层极限学习机(sparsity and neighborhood preserving deep extreme learning machines,简称 SNP-DELM))的滚动轴承故障诊断方法。首先,将极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)与自编码器(autoencoder,简称AE)相结合,提出一种ELM-AE的结构,利用自编码器对极限学习机的隐含层进行分层;其次,将稀疏与近邻思想融入深层网络中,在投影过程中,通过稀疏表示保持数据的全局结构,通过近邻表示保持数据的局部流形结构,无监督地逐层提取数据的深层特征;最后,通过监督学习求解最小二乘进行分类诊断。将该方法用于风机滚动轴承故障诊断实验,并与ELM、堆叠降噪自编码器(stacked autoencoder,简称SAE)、深层极限学习机(deep extreme learning machine,简称DELM)、卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)等方法进行对比,实验结果表明,SNP-DELM算法相对于现有的几种算法具有更高的准确率和稳定性。 相似文献
560.